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基于改进高斯混合模型的机器人运动状态估计 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 8, 页码: 1972-1983
作者:  葛泉波;  王贺彬;  杨秦敏;  张兴国;  刘华平
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非线性非高斯系统  状态估计  高斯和容积卡尔曼滤波  鲁棒期望最大化算法  凸组合融合  
基于高斯–广义双曲混合分布的非线性卡尔曼滤波 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 2, 页码: 448-460
作者:  王国庆;  杨春雨;  马磊;  代伟
Adobe PDF(1951Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：33/12  |  提交时间：2024/05/09
非线性卡尔曼滤波  高斯–广义双曲分布  非平稳噪声  厚尾分布  变分贝叶斯  
基于多伯努利滤波的厚尾噪声条件下多扩展目标跟踪 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1573-1586
作者:  陈辉;  张星星
Adobe PDF(1638Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：15/4  |  提交时间：2024/04/25
多扩展目标跟踪  厚尾噪声  随机超曲面  多伯努利  
基于ANFIS的多AUV协同定位系统量测异常检测方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 9, 页码: 1951-1966
作者:  徐博;  李盛新;  王连钊;  王权达
Adobe PDF(3215Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：28/9  |  提交时间：2024/04/24
自主水下航行器  协同定位  自适应神经模糊推理系统  水声测距  量测异常  
Cubature Kalman Filter Under Minimum Error Entropy With Fiducial Points for INS/GPS Integration 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2022, 卷号: 9, 期号: 3, 页码: 450-465
作者:  Lujuan Dang;  Badong Chen;  Yulong Huang;  Yonggang Zhang;  Haiquan Zhao
Adobe PDF(11652Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：162/36  |  提交时间：2022/03/09
Cubature Kalman filter (CKF)  inertial navigation system (INS)/global positioning system (GPS) integration  minimum error entropy with fiducial points (MEEF)  non-Gaussian noise  
Major Development Under Gaussian Filtering Since Unscented Kalman Filter 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2020, 卷号: 7, 期号: 5, 页码: 1308-1325
作者:  Abhinoy Kumar Singh
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Bayesian framework  cubature rule-based filtering  Gaussian filters  Gaussian sum and square-root filtering  nonlinear filtering  quadrature rule-based filtering  unscented transformation  
Multi-sensor Data Fusion for Wheelchair Position Estimation with Unscented Kalman Filter 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2018, 卷号: 15, 期号: 2, 页码: 207-217
作者:  Derradji Nada1 Mounir Bousbia-Salah;  Maamar Bettayeb
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Data fusion  unscented Kalman filter (UKF)  measurement fusion (MF)  navigation  state vector fusion (SVF)  wheelchair.  
A Survey of the Research Status of Pedestrian Dead Reckoning Systems Based on Inertial Sensors 期刊论文
International Journal of Automation and Computing, 2019, 卷号: 16, 期号: 1, 页码: 65-83
作者:  Yuan Wu;  Hai-Bing Zhu;  Qing-Xiu Du;  Shu-Ming Tang
浏览  |  Adobe PDF(1248Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：270/82  |  提交时间：2021/02/22
Inertial measurement unit (IMU)  pedestrian dead-reckoning  indoor navigation  technical route  general framework.